 הצג באתר TensorFlow.org |  הפעל בגוגל קולאב |  צפה במקור ב-GitHub |  הורד מחברת |
סקירה כללית
הדרכה זו מתמקדת בהכנת tf.data.Dataset ים על ידי קריאת נתונים מאוספים MongoDB ולהשתמש בו עבור אימון tf.keras מודל.
חבילות התקנה
שימושים הדרכה זו pymongo כחבילה עוזר ליצור מסד נתונים MongoDB חדש ואיסוף לאחסן את הנתונים.
התקן את חבילות tensorflow-io ו-mongodb (עוזר) הנדרשות
pip install -q tensorflow-iopip install -q pymongo
ייבוא חבילות
import os
import time
from pprint import pprint
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
from tensorflow.keras.layers.experimental import preprocessing
import tensorflow_io as tfio
from pymongo import MongoClient
אימות יבוא tf ו-tfio
print("tensorflow-io version: {}".format(tfio.__version__))
print("tensorflow version: {}".format(tf.__version__))
tensorflow-io version: 0.20.0 tensorflow version: 2.6.0
הורד והגדר את מופע MongoDB
למטרות הדגמה, נעשה שימוש בגרסת הקוד הפתוח של mongodb.
sudo apt install -y mongodb >logservice mongodb start
* Starting database mongodb ...done. WARNING: apt does not have a stable CLI interface. Use with caution in scripts. debconf: unable to initialize frontend: Dialog debconf: (No usable dialog-like program is installed, so the dialog based frontend cannot be used. at /usr/share/perl5/Debconf/FrontEnd/Dialog.pm line 76, <> line 8.) debconf: falling back to frontend: Readline debconf: unable to initialize frontend: Readline debconf: (This frontend requires a controlling tty.) debconf: falling back to frontend: Teletype dpkg-preconfigure: unable to re-open stdin:
# Sleep for few seconds to let the instance start.
time.sleep(5)
לאחר המקרה כבר נכתב, grep עבור mongo בתהליכי הרשימה כדי לאשר את הזמינות.
ps -ef | grep mongo
mongodb 580 1 13 17:38 ? 00:00:00 /usr/bin/mongod --config /etc/mongodb.conf root 612 610 0 17:38 ? 00:00:00 grep mongo
שאל את נקודת הקצה הבסיסית כדי לאחזר מידע על האשכול.
client = MongoClient()
client.list_database_names() # ['admin', 'local']
['admin', 'local']
חקור את מערך הנתונים
לצורך הדרכה זו, מאפשרת להוריד את PetFinder במערך ולהאכיל את הנתונים MongoDB ידני. המטרה של בעיית סיווג זו היא לחזות אם חיית המחמד תאומץ או לא.
dataset_url = 'http://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/petfinder-mini.zip'
csv_file = 'datasets/petfinder-mini/petfinder-mini.csv'
tf.keras.utils.get_file('petfinder_mini.zip', dataset_url,
extract=True, cache_dir='.')
pf_df = pd.read_csv(csv_file)
Downloading data from http://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/petfinder-mini.zip 1671168/1668792 [==============================] - 0s 0us/step 1679360/1668792 [==============================] - 0s 0us/step
pf_df.head()
לצורך המדריך, מתבצעים שינויים בעמודת התווית. 0 יציין שחיית המחמד לא אומצה, ו-1 יציין שכן.
# In the original dataset "4" indicates the pet was not adopted.
pf_df['target'] = np.where(pf_df['AdoptionSpeed']==4, 0, 1)
# Drop un-used columns.
pf_df = pf_df.drop(columns=['AdoptionSpeed', 'Description'])
# Number of datapoints and columns
len(pf_df), len(pf_df.columns)
(11537, 14)
פצל את מערך הנתונים
train_df, test_df = train_test_split(pf_df, test_size=0.3, shuffle=True)
print("Number of training samples: ",len(train_df))
print("Number of testing sample: ",len(test_df))
Number of training samples: 8075 Number of testing sample: 3462
אחסן את נתוני הרכבת והבדיקה באוספים של מונגו
URI = "mongodb://localhost:27017"
DATABASE = "tfiodb"
TRAIN_COLLECTION = "train"
TEST_COLLECTION = "test"
db = client[DATABASE]
if "train" not in db.list_collection_names():
db.create_collection(TRAIN_COLLECTION)
if "test" not in db.list_collection_names():
db.create_collection(TEST_COLLECTION)
def store_records(collection, records):
writer = tfio.experimental.mongodb.MongoDBWriter(
uri=URI, database=DATABASE, collection=collection
)
for record in records:
writer.write(record)
store_records(collection="train", records=train_df.to_dict("records"))
time.sleep(2)
store_records(collection="test", records=test_df.to_dict("records"))
הכן מערכי נתונים של tfio
לאחר שהנתונים זמינים האשכול, mongodb.MongoDBIODataset בכיתה מנוצל למטרה זו. היורש בכיתה מ tf.data.Dataset ובכך חושף את כול פונקציות השימושיות של tf.data.Dataset מהקופסה.
מערך נתונים לאימון
train_ds = tfio.experimental.mongodb.MongoDBIODataset(
uri=URI, database=DATABASE, collection=TRAIN_COLLECTION
)
train_ds
Connection successful: mongodb://localhost:27017 WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/data/experimental/ops/counter.py:66: scan (from tensorflow.python.data.experimental.ops.scan_ops) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use `tf.data.Dataset.scan(...) instead WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow_io/python/experimental/mongodb_dataset_ops.py:114: take_while (from tensorflow.python.data.experimental.ops.take_while_ops) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use `tf.data.Dataset.take_while(...) <MongoDBIODataset shapes: (), types: tf.string>
כל פריט train_ds הוא מחרוזת אשר צריך להיות מפוענח לתוך JSON. כדי לעשות זאת, אתה יכול לבחור רק מקבץ של העמודות על ידי ציון TensorSpec
# Numeric features.
numerical_cols = ['PhotoAmt', 'Fee']
SPECS = {
"target": tf.TensorSpec(tf.TensorShape([]), tf.int64, name="target"),
}
for col in numerical_cols:
SPECS[col] = tf.TensorSpec(tf.TensorShape([]), tf.int32, name=col)
pprint(SPECS)
{'Fee': TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32, name='Fee'),
'PhotoAmt': TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int32, name='PhotoAmt'),
'target': TensorSpec(shape=(), dtype=tf.int64, name='target')}
BATCH_SIZE=32
train_ds = train_ds.map(
lambda x: tfio.experimental.serialization.decode_json(x, specs=SPECS)
)
# Prepare a tuple of (features, label)
train_ds = train_ds.map(lambda v: (v, v.pop("target")))
train_ds = train_ds.batch(BATCH_SIZE)
train_ds
<BatchDataset shapes: ({PhotoAmt: (None,), Fee: (None,)}, (None,)), types: ({PhotoAmt: tf.int32, Fee: tf.int32}, tf.int64)>
בדיקת מערך נתונים
test_ds = tfio.experimental.mongodb.MongoDBIODataset(
uri=URI, database=DATABASE, collection=TEST_COLLECTION
)
test_ds = test_ds.map(
lambda x: tfio.experimental.serialization.decode_json(x, specs=SPECS)
)
# Prepare a tuple of (features, label)
test_ds = test_ds.map(lambda v: (v, v.pop("target")))
test_ds = test_ds.batch(BATCH_SIZE)
test_ds
Connection successful: mongodb://localhost:27017
<BatchDataset shapes: ({PhotoAmt: (None,), Fee: (None,)}, (None,)), types: ({PhotoAmt: tf.int32, Fee: tf.int32}, tf.int64)>
הגדר את שכבות העיבוד המקדים של keras
על פי הדרכת נתונים המובנהית , מומלץ להשתמש שכבות Keras מקדים כפי שהם אינטואיטיבי יותר, והוא יכול בקלות להיות משולב עם המודלים. עם זאת, תקן feature_columns יכול לשמש גם.
עבור הבנה טובה יותר של preprocessing_layers בסיווג נתונים מובנים, עיין הדרכה נתונים מובנים
def get_normalization_layer(name, dataset):
# Create a Normalization layer for our feature.
normalizer = preprocessing.Normalization(axis=None)
# Prepare a Dataset that only yields our feature.
feature_ds = dataset.map(lambda x, y: x[name])
# Learn the statistics of the data.
normalizer.adapt(feature_ds)
return normalizer
all_inputs = []
encoded_features = []
for header in numerical_cols:
numeric_col = tf.keras.Input(shape=(1,), name=header)
normalization_layer = get_normalization_layer(header, train_ds)
encoded_numeric_col = normalization_layer(numeric_col)
all_inputs.append(numeric_col)
encoded_features.append(encoded_numeric_col)
בנה, הידור ואימון המודל
# Set the parameters
OPTIMIZER="adam"
LOSS=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True)
METRICS=['accuracy']
EPOCHS=10
# Convert the feature columns into a tf.keras layer
all_features = tf.keras.layers.concatenate(encoded_features)
# design/build the model
x = tf.keras.layers.Dense(32, activation="relu")(all_features)
x = tf.keras.layers.Dropout(0.5)(x)
x = tf.keras.layers.Dense(64, activation="relu")(x)
x = tf.keras.layers.Dropout(0.5)(x)
output = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
model = tf.keras.Model(all_inputs, output)
# compile the model
model.compile(optimizer=OPTIMIZER, loss=LOSS, metrics=METRICS)
# fit the model
model.fit(train_ds, epochs=EPOCHS)
Epoch 1/10 109/109 [==============================] - 1s 2ms/step - loss: 0.6261 - accuracy: 0.4711 Epoch 2/10 109/109 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.5939 - accuracy: 0.6967 Epoch 3/10 109/109 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.5900 - accuracy: 0.6993 Epoch 4/10 109/109 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.5846 - accuracy: 0.7146 Epoch 5/10 109/109 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.5824 - accuracy: 0.7178 Epoch 6/10 109/109 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.5778 - accuracy: 0.7233 Epoch 7/10 109/109 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.5810 - accuracy: 0.7083 Epoch 8/10 109/109 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.5791 - accuracy: 0.7149 Epoch 9/10 109/109 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.5742 - accuracy: 0.7207 Epoch 10/10 109/109 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.5797 - accuracy: 0.7083 <keras.callbacks.History at 0x7f743229fe90>
הסיק על נתוני הבדיקה
res = model.evaluate(test_ds)
print("test loss, test acc:", res)
109/109 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.5696 - accuracy: 0.7383 test loss, test acc: [0.569588840007782, 0.7383015751838684]